Cohere结伴创举东谈主艾丹·戈麦斯（Aidan Gomez）（图片起首：多伦多大学）

艾丹·戈麦斯（Aidan Gomez）是一位知名的AI接洽者，亦然Cohere的结伴创举东谈主。他是少数在Google Brain责任时创造Transformer算法的接洽者之一。这次沟通中，他谈到了我方的资历以及他的初创公司Cohere，该公司以他早些时候的责任为基础。

戈麦斯在加拿大长大，其后他去了多伦多大学学习。在何处，他在大二的时候发现了东谈主工智能，并开动狂热地阅读相干该主题的学术论文，是别称机器学习接洽员和数学迷。

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“我变得酣醉，我等于昼夜络续地阅读论文，”他回忆说。“我会带着一篇接洽论文入睡。”

他在文件中一直看到一个名字——杰夫·辛顿（Geoffrey Hinton ）——他的附庸机构亦然多伦多大学，尽管辛顿早已住手素养。戈麦斯通过电子邮件与他接洽，向辛顿建议一个小时刻问题。令他惊诧的是，辛顿修起了他，这位寰球上最知名的AI接洽者向一个其时照旧匿名的本科生评释了一个平日的问题。

在他的本科学习时间，戈麦斯前去科技创新的中心——硅谷——何处他成为了知名的Google Brain团队的别称实习生。在何处，他与领域内一些最灵巧的东谈主配合，包括在开采谷歌TensorFlow模子框架中阐扬了热切作用的Lukasz Kaiser。

“Kaiser想把机器学习接洽者们编译的每一个数据集都放入一个模子中，使其在输入和输出方面都十足Multi-model（多模态）。”戈麦斯说。

为了相沿这个名堂，戈麦斯匡助树立了一个名为Tensor2Tensor的软件基础才略，该才略不错在千千万万的GPU之间分拨诡计任务。他说，这主要集中于自追念模子，极度是基于细巧力的模子。“咱们传闻Google翻译的一个团队也对基于细巧力的自追念模子感兴味，Lukasz劝服他们过来，并在Tensor2Tensor上构建它。”

接下来的10周，咱们一直在赶制这个模子。“由于咱们得到的效果绝顶出色，是以压力仅仅越来越大，”戈麦斯回忆谈。“这是早期绝顶得胜、不错大界限膨大的架构之一，咱们的大界限GPU集群带来了极高的性能。”

“没东谈主在睡眠；我每天责任14个小时编码，树立这个基础才略，使它更为健壮，运行实验，这等于咱们得到变压器算法的容貌。”

目下，Transformer算法只消约莫20行代码。基本层是一个多层感知器（MLP），Transformer推行上仅仅一些堆叠在一王人的MLP和一个细巧力层。在Transformer之前，有这些绝顶复杂的LSTM架构，莫得和谐的架构。有了Transformer，系数这些都被铲除，留住的是简便的、进展清雅的、可膨大的“内核”东西。

Transformer算法为先进的当然言语处分翻开了大门，使机器省略相识和生成相似东谈主类的言语。OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever立即专揽它树立了第一个生成预考试Transformer模子——GPT，目下如故发展到第四代GPT-4。Transformer引颈了正在改变寰球的生成AI篡改。

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戈麦斯接着共同创立了一家公司，Cohere，策划是使东谈主们省略战斗到这种变革性的算法和围绕它构建的大型言语模子。Cohere费力于使LLM（大型言语模子）尽可能地实用和有效，以知足不同的垂直任务和行业的需要。

戈麦斯大部分时候都莫得参与对于生成式AI（AIGC）对东谈主类的要挟的辩白。但研究到AI近期的显贵出奇，戈麦斯默示，越来越难以否定机器获取感知才调的主义。

跟着AI感知后劲的展现，戈麦斯强调了负包袱开采和伦理研究的热切性。他号召AI社区以保护东谈主类价值、隐秘和社会福祉的容许来靠近出奇。他肯定，通过培养对AI开采的三想此后行和透明的手脚，咱们不错减少风险，最大化它所提供的克己。（本文首发钛媒体App）